作者：吴晶 赵锐 梅林尺度恒定特征转换偏移均值向量目标标定相似度搜索期望最大化
摘要：提出一种基于尺度恒定特征转换（SIFT）的偏移均值向量（Mean Shift）算法,用于视频监控场景中的目标标定。SIFT特征可以实现不同帧图像之间的匹配,Mean Shift算法可以通过色彩直方图进行相邻帧图像的相似度搜索。用期望最大化（EM）机制来评价这两种度量方法之间的概率分布,由此获得相似区域的最大可能性估计。即使这两种机制中的一种不稳定,那么这种相互支撑的跟踪机制也能使跟踪性能保持不变。实验表明本文提出的SIFT-Mean Shift策略改善了经典Mean Shift和SIFT跟踪方法在复杂场景下的性能。
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